لطفا منتظر بمانید ...
0% Complete
صفحه اصلی
/
هشتمین كنفرانس بين المللی مهندسی صنايع و سيستم ها
Reliability allocation weights using ME- OWA method with genetic algorithm
نویسندگان :
Mansour Abedian
1
Moharram Safari
2
Mojtaba Abbasi
3
Payam Shams
4
1- دانشگاه آزاد اسلامی واحد نجف آباد
2- دانشگاه صنعتی مالک اشتر
3- مالک
4- دانشگاه صنعتی مالک اشتر
کلمات کلیدی :
Reliability allocation،Maximal entropy ordered weighted averaging (ME OWA)،Feasibility-of-objectives technique (FOO)
چکیده :
This paper presents two approaches to reliability allocation and makes an attempt to improve the approximation of reliability allocations that was obtained in previous studies. Reliability Allocation goals to specify the setting of reliability aims for individual subsystems to meet the specified reliability goal and to balance the hardware and software subsystem goals. Well-balanced sometimes refers to approximate relative equality of development time, difficulty, risk, or to the decrease of overall development cost. The apportionment of reliability values between the various subsystems and elements can be generally made on the basis of complexity, criticality, estimated achievable reliability, or any other factors considered appropriate by the analyst. System-level allocations are successively decomposed applying the reliability model(s) until an appropriate set of reliability measures has been allocated to each hardware and hardware/software component of the system. In first section, ME-OWA and FOO methods are briefly introduced. In second section, relevant equations of ME-OWA are solves and discussed using genetic algorithm (GA) and as a result the best approximation of reliability allocations are reported. Finally, a practical example is presented. The results show that the proposed method can accurately and efficiently allocate reliability ratings throughout reasonably assigned reliability levels in subsystems, meet customer needs, control reasonable support costs, and decrease maintenance costs.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Deep Learning Models for Price Prediction in Travertine Stone Mines: A Comparison of LSTM, Transformer, and Hybrid Models
Haniye Moazeni - Amirhesam Kamalpour
Optimizing Early Detection of Breast Cancer: A Cluster-Based Classification Approach
Alireza Shabani - Shahrokh Asadi
بررسی شکاف دیجیتال موجود بین والدین و دانش آموزان مدارس استان البرز ( مورد مطالعه: بخش مرکزی شهرستان کرج)
زیبا خورنگ - زهرا امیری - رضا اسفنجاری کناری
مقدمهای بر پایش برخط ویسکوزیته مبتنی بر خصوصیات الکتریکی روانکار و شبکههای عصبی
محمدرضا پوررمضان - عباس روحانی - محمدحسین عباسپور فرد
بهینه سازی مسئله مسیریابی وسایل حملونقل با در نظر گرفتن گزینههای تحویل متفاوت و ترجیحات مشتریان
نیما پورمحمدرضا - محمدرضا اکبری جوکار
Cold Temperature Risk Prediction Using Machine Learning: Binary Classification of Minimum Daily Temperature in Sarakhs
Mohammad Farrokhpour - Mahdi Habibii - Amirhossein Babaeian - Alireza Shadman
طراحی مدل بهینه مدیریت موجودی بانک خون بیمارستان رضوی با استفاده از برنامه ریزی عدد صحیح آمیخته
ریحانه سادات حیدریان - منیره احمدی منش
استخراج مشخصههای HMM-محور جهت پیشبینی رفتار تراکنشی مشتری با استفاده از مدل یادگیری عمیق
غزاله شهیدی - مریم توسلی سیرت - امیرحسین قبیله - علیرضا بادامچی - نرجس شفیعی بوانی - جواد نیکورزم
Time series forecasting of COVID-19 in Iran using Holt-Winters smoothing methods
Naeme Zarrinpoor - Neda Khosravifard
توسعه مدل ریاضی چندهدفه برای مسئله موازنه زمان، هزینه و ریسک پروژه با درنظرگرفتن منابع انسانی چندمهارته تحت شرایط عدم قطعیت فازی
سید محمدمهدی موسوی وانانی - سید میثم موسوی - محمدجواد برزگری
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 44.8.0